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1小时前
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2026零基础阿里云部署OpenClaw+Discord无缝对接指南:新手零代码上手AI助手
在AI自动化工具全民普及的2026年,OpenClaw(原Clawdbot、Moltbot)凭借“自然语言驱动、多场景适配、高扩展性”的核心优势,成为新手、个人用户及轻量团队的首选智能AI助手。它无需专业编程基础,就能轻松实现文件管理、联网搜索、代码生成、自动化任务执行等多元化操作,堪称“7×24小时不下班的AI数字员工”。而阿里云针对新手群体优化推出的OpenClaw一键部署方案,通过预置专属镜像、简化配置流程,将原本复杂的环境搭建、依赖安装等步骤全部自动化,真正实现“零技术、零代码、零基础”上手。
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基于YOLOv8的交通事故车辆损伤检测与事故严重程度分级项目识别项目
综上所述,本项目以交通事故车辆损伤检测与事故严重程度分级为核心应用场景,基于 YOLOv8 深度学习目标检测框架,构建了一套覆盖数据集构建、模型训练、推理部署与可视化展示的完整工程化解决方案。通过对真实道路事故车辆图像进行多等级标注,模型能够较为准确地识别不同事故严重程度下的车辆受损特征,为事故分析、风险评估及辅助决策提供了可靠的技术支撑。同时,项目引入 PyQt5 图形化界面,将原本偏研究性质的算法模型封装为可直接使用的桌面应用,显著降低了使用门槛,提升了系统的可演示性与可落地性。整体方案结构清晰、流程规范,既具备较强的教学与科研参考价值,也为智能交通、保险理赔与道路安全管理等实际工程应用提
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1小时前
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零基础阿里云部署OpenClaw+Telegram无缝对接指南:新手点点鼠标就能上手
在AI自动化办公与跨终端协同需求爆发的2026年,OpenClaw(原Clawdbot、Moltbot)凭借“自然语言驱动、多场景适配、零技术门槛”的核心优势,成为个人与轻量团队的首选智能AI助手。它无需专业编程基础,就能轻松完成文档处理、代码生成、会议纪要整理、多模态解析等多元化办公任务,堪称“全天候在线的AI数字助理”。而阿里云针对零基础用户推出的OpenClaw一键部署方案,通过预置专属镜像、自动化配置环境,彻底简化了传统部署的复杂流程,搭配Telegram跨平台通信优势,实现“随时随地发指令、AI自动完成任务”的高效办公模式。
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2小时前
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16项测试赢了13项!Gemini 3.1 Pro碾压GPT-5.2和Claude
昨天晚上(2月19号),老金我刷到一条消息——Google发布了 Gemini 3.1 Pro。 ![Image](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/p3shvhj26rigq_c55cf33e4d734d38913fcb367357e44d.jpg) 说实话,第一反应是"又更新?Gemini 3 Pro去年11月才出,这才3个月就搞.1
大模型应用:向量与元数据联动:解锁向量数据库复合查询的核心能力.30
本文深入解析向量数据库中“向量+元数据”复合查询技术:通过融合语义相似性与结构化过滤(如时间、标签、权限等),显著提升RAG等场景的检索精度、效率与业务适配性,并结合Chroma实战演示三种查询路径及多行业应用。
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5小时前
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Adobe Dreamweaver CC 2018 for Mac网页制作安装教程|手把手详细步骤
Adobe Dreamweaver CC 2018 是Mac端经典网页设计工具,支持代码编写与可视化拖拽双模式,实时预览+多浏览器兼容测试。安装仅需四步:下载.dmg、双击挂载、拖入“应用程序”、授权运行即可使用。(239字)
大模型应用:近似最近邻搜索(ANN)算法驱动向量数据库的高效检索.29
本文深入解析向量检索核心:精确最近邻(Brute-force)与近似最近邻(ANN)算法。详述BF原理、计算方式及性能瓶颈;系统对比KD-Tree、Ball-Tree、LSH、HNSW等ANN算法原理、特性与适用场景,并结合RAG与大模型长上下文应用,揭示其在AI时代的关键支撑作用。
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6小时前
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阿里云共享流量包怎么用?自动生效的宝子们~不用设置,买完就自动抵扣了
阿里云共享流量包是通用型流量抵扣套餐,支持自动抵扣ECS、EIP、CLB、共享带宽及IPv6网关等产生的公网IPv4/IPv6流量。购买即生效,无需配置,但需匹配地域(如亚太/欧美)。规格丰富(10GB–10TB),欧美全时最低仅4.14元/月,性价比高。
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1天前
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OpenClaw学习指南:OpenClaw云上部署+1600+OpenClaw Skills快速掌握
在AI工具爆炸的2026年,OpenClaw(原Clawdbot、Moltbot)凭借其开放的技能生态成为现象级工具——官方注册表收录3000+社区技能,经严格筛选后的1715+高质量Skills覆盖办公自动化、开发工具、内容创作等全场景。但面对海量技能,不少用户陷入“无从学起、学了就忘”的困境。
基于YOLOv8的玩手机行为/使用手机作弊识别项目|完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用!
本项目围绕“玩手机行为 / 使用手机作弊识别”这一典型实际应用场景,基于 YOLOv8 目标检测算法,构建了一套集数据集、模型训练、推理部署与可视化应用于一体的完整解决方案。通过自建并标注的玩手机行为数据集,系统能够在图像、视频及实时摄像头画面中稳定、准确地检测使用手机的目标,具备良好的实时性与环境适应能力。
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